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Medizin

28. Februar 2020 Neuromuskuläre Erkrankungen: Optimierung von Diagnostik und Therapie mittels KI

Ein neu entwickeltes Verfahren auf Basis von Künstlicher Intelligenz soll sowohl die Diagnose als auch die Behandlung von neuromuskulären Erkrankungen optimieren. Der Aachener Optimierungsspezialist INFORM bringt die Kompetenz seines DataLabs im Rahmen eines Forschungsprojekts mit der Neuropädiatrie des Universitätsklinikums Essen, dem Leibniz-Institut für Analytische Wissenschaften (ISAS) und dem MVZ Institut für Klinische Genetik in Bonn erstmals in der Gesundheitsforschung ein. Ziel ist es, durch Analysen von Patientendaten mithilfe eines speziellen Algorithmus die Diagnose und Behandlung von neuromuskulären Erkrankungen zu verbessern.
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Basistext
Obwohl neuromuskuläre Krankheitsbilder zu eher seltenen Erkrankungen zählen, können sie bis zu 2,6 von 10.000 Kindern betreffen. Betroffene leiden nicht nur unter zunehmender Muskelschwäche, Muskelschmerzen oder Muskelkrämpfen, die zur Immobilität führen können, sondern oftmals auch unter gestörter Herz- und Atemfunktion. Darüber hinaus durchlaufen sie oft langwierige Diagnoseverfahren, bis die Form der Erkrankung einwandfrei festgestellt ist und eine passende Therapie (falls vorhanden) eingeleitet werden kann. Das Forschungsprojekt im Rahmen des Leitmarktwettbewerbs LifeSciences.NRW will das nun ändern. Dieses Vorhaben wird aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert.

Schnellere und genauere Diagnose

Da eine neuromuskuläre Erkrankung häufig genetisch bedingt ist, sind aufwändige und kostspielige Gentests sowie deren akkurate Interpretation für eine sichere Diagnose notwendig. Gemeinsam arbeiten die Projektbeteiligten nun daran, schnellere Diagnoseverfahren zu entwickeln. Die Lösung liegt nach Ansicht der Forscher in einfacheren Proteintests. Neben der medizinischen Forschung kommen hierbei auch Verfahren der Künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Zur Auswertung der Testergebnisse entwickelt INFORM einen speziellen Algorithmus, der bestimmte Korrelationen in den Daten aufspüren und so verlässlich prognostizieren soll, an welcher Form der neuromuskulären Erkrankungen ein Patient leidet.
„Wir erhoffen uns durch das Projekt große Sprünge nach vorne”, sagt der Manager des Forschungsprojekts, Dr. Andreas Roos aus der Abteilung für Neuropädiatrie im Universitätsklinikum Essen. „Mit dem INFORM DataLab als Partner haben wir einen Data-Science-Experten an Bord, der es versteht, Erkenntnisse aus Daten erfolgreich in die Praxis zu überführen.“

Daten-Wissen-Entscheiden: INFORM startet DataLab

Aus Daten Wissen und daraus wiederum zielgerichtete Entscheidungen abzuleiten, ist für INFORM eine Kernkompetenz. Mit dem neuen Kompetenzbereich INFORM DataLab erweiterte der Softwareentwickler im November 2019 sein Angebot in den Bereichen Data Management, Data Analytics und Data Science. Das Ziel des Teams ist, Unternehmen in allen Branchen und Größen aufzuzeigen, welche Chancen ihre Daten bieten. „Ausgestattet mit Verfahren der Künstlichen Intelligenz wie Predictive Analytics und Machine Learning kann Software von INFORM beliebig viele Datenquellen in Echtzeit analysieren und solide Prognosen über die Entwicklung und Interdependenz relevanter Daten abgeben“, sagt Gerrit Bury, Head of Consulting Business Intelligence bei INFORM. „Im Rahmen dieses Forschungsprojekts setzen wir diese nun erstmals im medizinischen Bereich ein. Es freut uns sehr, dass unser Know-how im Bereich Big Data dazu beiträgt, die Gesundheitsforschung und damit die rechtzeitige Behandlung von betroffenen Patienten zu unterstützen.“

Quelle: INFORM


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